混沌吸引子设计：一种半监督方法
Designing Chaotic Attractors: A Semi-supervised Approach
AI总结：
针对混沌吸引子几何设计难的问题，提出基于储备池计算的半监督方法，以周期轨道为骨架，利用储备池分岔诱导训练失败以生成目标形状的混沌，为混沌设计提供新框架。
摘要：
混沌动力学在自然界中无处不在，且在工程领域具有实用价值，但其几何设计颇具挑战性。本文提出一种利用储备池计算（reservoir computing）的方法，通过提供周期轨道作为模板（被称为骨架）来生成具有期望形状的混沌。我们利用储备池的分岔有意诱导骨架训练失败，从而揭示其固有混沌。这种由骨架与储备池内在动力学相互作用所产生的未训练吸引子，为混沌设计提供了一种新颖的半监督框架。
英文摘要：
Chaotic dynamics are ubiquitous in nature and useful in engineering, but their geometric design can be challenging. Here, we propose a method using reservoir computing to generate chaos with a desired shape by providing a periodic orbit as a template, called a skeleton. We exploit a bifurcation of the reservoir to intentionally induce unsuccessful training of the skeleton, revealing inherent chaos. The emergence of this untrained attractor, resulting from the interaction between the skeleton and the reservoir's intrinsic dynamics, offers a novel semi-supervised framework for designing chaos.
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